AIモデルを大規模に提供する企業にとって課題となっているのが、ユーザーの入力に応じてAIモデルが出力を生成するプロセスにかかる推論コストです。新たに、OpenAIのエンジニアたちが「推論コストを半分以下に削減する方法を見つけた」と語ったと、海外メディアのThe Informationが報じました。
最先端AIモデルのトレーニングは一度限りである一方、推論コストはチャットの応答やAPI呼び出しなどAIエージェントのあらゆるステップで発生します。そのため、ソフトウェアの変更だけで無料利用枠の使用GPU数を大幅に削減できれば、ハードウェア契約の最適化だけでは実現できないレベルの運用コスト削減が可能になります。
また、推論コスト削減が既存サーバーの利用効率向上によって効果が得られているとされていることから、AI関連メディアのAI Weeklyは「よりスマートなバッチ処理」「キャッシュの再利用性の向上」「量子化」「より単純なクエリを安価なモデルにルーティングする」といった方法が考えられると推測。しかし、ゲストユーザーではない無料または有料アカウントを持つChatGPTユーザーでも、同じ手法が利用可能かどうかはわからないと指摘しています。
AI Weeklyは、「もしこれが一般化できるのであれば、OpenAIは価格を引き下げるか、無料アクセスを拡大するか、あるいはチップを追加購入せずにより多くのエージェントワークロードを吸収するという成果を得られるでしょう。特に注目すべきは最後の選択肢です。なぜなら、業界全体がAIデータセンターの建設競争を繰り広げる中で、これが利益率を守るための最も安価な方法だからです」と述べました。
Linux Foundationは、既存のドメインネームシステム（DNS）基盤を拡張してインターネット上で稼働するAIエージェントに信頼できる識別子としての名前などを提供する新しいオープンソース標準「Agent Name Service（ANS）」の立ち上げ意向を発表しました。
DNSを基盤にAIエージェントに信頼できる名前を与える「Agent Name Service（ANS）」、立ち上げ意向をLinux Foundationが発表 － Publickey
ASNによってAIエージェントに対してインターネット規模で分散された自律的なアイデンティティ層を確立し、AIエージェントに対する認証、信頼、ガバナンス、相互運用性に関する課題を解決するとしています。
DNSを基盤にAIエージェントに信頼できる名前を与える「Agent Name Service（ANS）」、立ち上げ意向をLinux Foundationが発表 － Publickey
⇧ う～む...
気になるのは、「AI エージェント」に関して「認証認可」周りの制御や管理ができるものなのか...
とりあえず、「トレードオフ」になる「領域」「要因」についてを明確にして欲しいお気持ち...
ちなみに、
- アマゾンは、AIの過剰使用を促進していた従業員作成のリーダーボードを廃止する。
- アマゾンの広報担当者は、それが「AIを使うこと自体を目的としたAI利用を促進するものではなかった」と述べた。
- アマゾンの今回の動きは、「トークンマキシング（tokenmaxxing）」やAI支出全般に対する広範な見直しの流れの中で起きている。
アマゾンは「トークンマキシング（tokenmaxxing）」の抑制を目指している。
Amazonがトークン消費を競うランキングボードを廃止…「トークン消費を目的に、AIを使わないで」 | Business Insider Japan
同社は、AIトークンの使用量を追跡する従業員作成のリーダーボードを「廃止」する。このリーダーボードは、一部の従業員が順位を上げるためだけに、必ずしも問題解決につながらないタスクをこなすよう促していたためだ。
Amazonがトークン消費を競うランキングボードを廃止…「トークン消費を目的に、AIを使わないで」 | Business Insider Japan
「AIを使うこと自体を目的にAIを使わないでほしい」と、アマゾンの上級副社長デイブ・トレッドウェル（Dave Treadwell）は5月最終週の初め、社員に向けて語った。「AIは顧客の問題解決、ビジネス上の課題解決、そしてイノベーションのために活用してほしい」
Amazonがトークン消費を競うランキングボードを廃止…「トークン消費を目的に、AIを使わないで」 | Business Insider Japan
⇧ 上記サイト様によりますと、「トークンマキシング（tokenmaxxing）」なる用語が出てくるのだが、
Token maxxing or tokenmaxxing (also token maxing) is a metric used in an attempt to track productivity in the workplace especially for those using artificial intelligence (AI) based services. AI services charge for each token which represent units of effort expended by an AI service to solve a problem. Some believe that token consumption equates to productivity and thus can be used as a metric to monitor an employee's work.
Supporters believe that higher token usage indicates higher productivity and higher utilization of powerful AI services. This also suggests that those not consuming enough tokens may be less productive and underutilizing powerful AI services. This belief might lead to an environment that incentivizes higher token usage to predict increased productivity.
⇧ 上記によると、「生産性」の「指標」に「AI」をどれだけ活用したのかを盛り込んだ考え方らしいのだが、「本末転倒」な「ケース」になることが頻発していると...
とりあえず、
経済学における生産性（せいさんせい、英: Productivity）は、経済政策に対する生産要素（労働・資本など）の寄与度、あるいは、資源から付加価値を産み出す際の効率の程度である。次の式で定義される：
- 生産性 = 産出量 / 投入量
すなわち、より少ない投入量（インプット）からより多い産出量（アウトプット）が得られるほど、より生産性が高いという関係にある。ゆえに、生産活動の効率性を測る指標として利用される。
生産性には何を基準に置いて評価するかによって幾つかの種類がある。これはインプットとアウトプットの対象によって、生産性という言葉の意味が異なるためである。一定の資源からどれだけ多くの付加価値を産み出せるかという測定法と、一定の付加価値をどれだけ少ない資源で産み出せるかという測定法がある。また、それぞれの生産性の数値尺度は、それ単独で用いるよりも、他者の生産性と比較することによってさらに有用な指標（ベンチマーク）となる。
⇧ 上記にあるように、「生産性」にも種類があるらしいので、「トークンマキシング（tokenmaxxing）」における「生産性」の定義をハッキリさせて欲しいところではあるのだが...
何と言うか、
概要
情報戦、心理戦もしくは宣伝戦、世論戦と和訳され、しばしば大きな政治的意味を持つ。政治宣伝ともいう。最初にプロパガンダと言う言葉を用いたのは、1622年に設置されたカトリック教会の布教聖省（Congregatio de Propaganda Fide、現在の福音宣教省）の名称である。ラテン語のpropagare（繁殖させる、種をまく）に由来する。
⇧ 上記のような「情報操作」に踊らされている感はありますですな...
とは言え、「AI」を利用せざるを得ない状況になっているので、「使用性（usability）」が重要になって来るは気がするのだが、肝心の「利用者」にとっての「ベストプラクティス」的な「情報」は公開されていないのが現状といった感じなのが悩ましいところですな...
業務改善において業務について作業の削除と統合は厳密には異なる気がするのだが...
いつものことながら、「独立行政法人情報処理推進機構（じょうほうしょりすいしんきこう、英: Innovation Platform Agency, Japan、略称: IPA）」の「過去問」の「午後」の部については「解説」などが公開されておらず「情報量」が少なくて、意図が解釈し辛いのだが、
⇧ 上記で、
- ③ある作業が削除されたことで、製造担当者の作業の負荷が平準化された
とあるのだが、解答を見ると、
⇧ 上記によると、
- 製造担当者が月末に記録表を参照し、まとめて生産管理システムに入力する作業
とあり、非常に違和感を感じたわけですと...
と言うのも、
⇧ 上記にあるように、
- 各工程の製造が終了した時点で、製造担当者がタブレット端末を用いて、製造データ、投入データの実績を登録する。
- これらの実績を用いて、原材料及び在庫管理が必要な仕掛品について、在庫データを更新する。
の作業に統合されただけのように見えるのよね...
つまり、作業が無くなったわけではないので、「削除」という言い回しが納得いかない...
おそらく、「システム」導入に伴って「業務改善」が行われたということだと思うので、
- 不要となった作業：
- 製造担当者が月末に記録表を参照し、まとめて生産管理システムに入力する作業
- 必要となった作業：
- 各工程の製造が終了した時点で、製造担当者がタブレット端末を用いて、製造データ、投入データの実績を登録する作業
- これらの実績を用いて、原材料及び在庫管理が必要な仕掛品について、在庫データを更新する作業
という「トレードオフ」が発生している気がするので、「削除」についてしか触れないのは、「システム稼働後の評価」の内容としては不正確な気がするのよ...
そもそも、「平準化」という用語なのだが、
平準化を考える時には大きく、量の平準化と、中身（種類）の平準化を考えることになる。 段取替の時間などの必要性から、最後は1個単位にまでは平準化しきることが困難な場合もでてくるが、基本的にはロットを小さくする努力と平準化をしていく努力を組合わせていくことによって効率化が図れるケースは多い。
日本国外でも"Heijunka"という単語がこの意味で使われている。
⇧ 上記の説明を見る限り、「製造業」では一般的なのかもしれないが、「製造業」以外で聞いたことが無いのよな...
一応、
日本標準産業分類（にほんひょうじゅんさんぎょうぶんるい、英語: Japan Standard Industrial Classification 、JSIC）とは、日本における産業分類のうち20世紀半ばに成立して現在用いられているもの、標準産業分類の日本版を指す。
⇧ 上記の「日本標準産業分類」によると「製造業」以外もあるのだが、
- コスト削減
などで、「平準化」という用語を使っているものなのかね？
まぁ、「更新」なんかも、
- 元の情報を変更する
- 元の情報を削除して、新たに情報を登録する
- 元の情報は削除せず、新たに情報を登録する
という3パターンの方式があるので、仮にも「国家資格」に該当する「試験問題」なのだから「情報」を端折ったり「ファジー」な記載は止めて欲しい...
あと、「解説」を載せて欲しい気はする...
いろいろ、ツッコミどころが満載なのよね...
実業務で役に立つ形の「情報」を提供して欲しいお気持ち...
結局のところ、中途半端な「情報」になってしまっているのが誠に遺憾である...
ちなみに、「ChatGPT」氏に、
『実際のプロジェクトに落とし込んだ場合の業務フローについて整理して』
と質問してみたところ、以下のような回答が返って来た。
📌 「令和6年 春期 システムアーキテクト試験 午後Ⅰ 問1」を実際のプロジェクトに落とし込んだ場合の業務フロー
| No | フェーズ | タスク | 成果物 |
|---|---|---|---|
| 1 | 現状分析（AS IS） | A社・B社の業務・システム・マスタ・課題を調査 | 業務一覧、システム構成図、課題一覧 |
| 2 | 統合方針策定 | 基盤システム（A社）を採用するか、刷新するかを決定 | システム統合方針 |
| 3 | TO BE業務設計 | 共通業務プロセスを設計し、どちらの業務を採用するか決定 | TO BE業務フロー |
| 4 | ギャップ分析 | AS ISとTO BEを比較し、変更点を洗い出す | ギャップ一覧 |
| 5 | 要件定義 | 必要なシステム改修・追加機能・データ移行要件を整理 | 要件定義書 |
| 6 | 移行設計 | マスタ移行、データ移行、切替方式を設計 | 移行計画書 |
| 7 | システム改修 | A社システムを改修し、B社業務に対応 | 改修済みシステム |
| 8 | 教育・運用変更 | B社利用者への教育、マニュアル整備 | 教育資料、運用手順書 |
| 9 | 本番移行 | データ移行、システム切替 | 統合システム |
| 10 | 定着・改善 | 運用状況を確認し、課題を改善 | 改善計画 |
⇧ う～む...
本来の業務であれば、上記のような「タスク」を行っていくことになると思われるのだが、試験時間は40分ほどしか無いので、「試験」用に特化した「テクニック」が必要になると...
上記、「ビジネスアナリシス知識体系（BABOK：Business Analysis Body of Knowledge）」が考慮されていないので、「フェーズ」は厳密でないと思われるが、大まかな方向性としては的外れと言うわけでも無い気はする...
そもそも、「シラバス」に対応した「学習カリキュラム」的なものを公開して、に「システムアーキテクト」に必要な「知見」を「体系的」に身に着けられるような「仕組み」を用意して欲しいお気持ち...
まぁ、「システムアーキテクト」に必要な「知見」に関する「情報」が「AI-Ready」な形になっていないこともあって、「ファインダビリティ（Findability）」の低い環境で「情報」を収集しないといけないところが非効率極まりなく、誠に不毛よな...
何と言うか、「独立行政法人情報処理推進機構（じょうほうしょりすいしんきこう、英: Innovation Platform Agency, Japan、略称: IPA）」の公開している「情報」からは何も得られるものが無く、「AI」からの「情報」で「システムアーキテクト」として必要な「業務フロー」が把握できるというのは皮肉過ぎるのだが...
とは言え、「AI」の「回答」については「幻覚（ハルシネーション）」の問題があるので、「ファクトチェック」が必要になるので、本来であれば、「独立行政法人情報処理推進機構（じょうほうしょりすいしんきこう、英: Innovation Platform Agency, Japan、略称: IPA）」には「ファクトチェック」で利用できる「情報」を集約して公開して欲しいのよね...
と言うのも、
独立行政法人情報処理推進機構（じょうほうしょりすいしんきこう、英: Innovation Platform Agency, Japan、略称: IPA）は、日本のIT国家戦略を技術面・人材面から支えるために設立された独立行政法人。所管官庁は経済産業省とデジタル庁（共管）であり、主要業務の主務大臣は経済産業大臣および内閣総理大臣。政府全体のIT政策を横断的に担う政策執行機関である。また、半導体および大規模サーバに関する事業体や、AIに関するソフトウェア分野への政府出資を行う産業投資機能、脅威情報共有機能および防御支援機能も有している。
タグラインとして「Beyond Digital（デジタルの、その先へ。）」を掲げ、「デジタル基盤の提供」「デジタル⼈材の育成」「サイバーセキュリティの確保」を事業の三本柱に据えて日本の情報化とデジタル化の推進を図る。情報処理の促進に関する法律の一部を改正する法律（平成14年法律第144号）により、2004年（平成16年）1月5日に設立され、同法附則第2条第1項の規定により解散した、特別認可法人である情報処理振興事業協会（IPA）の業務等を承継した。
⇧ 上記を謳うのであれば、「デジタル人材」が育つような「情報」を提供して然るべきな気がするので...
ちなみに、「Google Gemini」氏に、過去の出題傾向の分析をしてもらったのだが、「幻覚（ハルシネーション）」を引き起こしていそう...
📌 システムアーキテクト試験 午後Ⅰの出題傾向
| 年度 | 試験回 | 問 | 業務内容（テーマ） | 業種（日本標準産業分類） |
|---|---|---|---|---|
| R06 | 秋 | 問1 | 業務システム・クラウド移行・API基盤 | G 情報通信業 |
| 問2 | 生産管理・工程制御・製造システム統合 | E 製造業 | ||
| 問3 | 販売管理・業務統合・顧客管理 | I 卸売・小売業 | ||
| 春 | 問1 | システム統合・再利用設計 | G 情報通信業 | |
| 問2 | 会員向けサービス改善・機能設計 | R サービス業 | ||
| 問3 | システム連携・操作端末設計 | G 情報通信業 | ||
| R05 | 秋 | 問1 | 業務統合・システム移行・クラウド化 | G 情報通信業 |
| 問2 | 与信管理・審査業務・金融処理 | J 金融・保険業 | ||
| 問3 | 医療情報・認証・個人情報管理 | P 医療・福祉 | ||
| 春 | 問1 | 業務統合・システム移行・クラウド化 | G 情報通信業 | |
| 問2 | 与信管理・審査業務・金融処理 | J 金融・保険業 | ||
| 問3 | 医療情報・認証・個人情報管理 | P 医療・福祉 | ||
| R04 | 秋 | 問1 | コンタクトセンター・顧客対応 | R サービス業 |
| 問2 | AI・自然言語処理・自動応答 | G 情報通信業 | ||
| 問3 | 顧客分析・金融データ活用 | J 金融・保険業 | ||
| 春 | 問1 | コンタクトセンター・顧客対応 | R サービス業 | |
| 問2 | AI・自然言語処理・自動応答 | G 情報通信業 | ||
| 問3 | 顧客分析・金融データ活用 | J 金融・保険業 | ||
| R03 | 秋 | 問1 | ワークフロー・承認業務 | J 金融・保険業 |
| 問2 | クラウドAPI連携・分散システム | G 情報通信業 | ||
| 問3 | 生産管理・品質管理 | E 製造業 | ||
| 春 | 問1 | ワークフロー・承認業務 | J 金融・保険業 | |
| 問2 | クラウドAPI連携・分散システム | G 情報通信業 | ||
| 問3 | 生産管理・品質管理 | E 製造業 | ||
| R02 | 秋 | - | （試験中止） | - |
| R01 | 秋 | 問1 | EC・販売・受注管理 | I 卸売・小売業 |
| 問2 | クラウド連携・API基盤 | G 情報通信業 | ||
| 問3 | 在庫・生産統合管理 | E 製造業 | ||
| H31 | 春 | 問1 | EC・販売・受注管理 | I 卸売・小売業 |
| 問2 | クラウド連携・API基盤 | G 情報通信業 | ||
| 問3 | 在庫・生産統合管理 | E 製造業 | ||
| H30 | 秋 | 問1 | 物流・配送管理 | H 運輸・郵便業 |
| 問2 | 設備管理・IoT監視 | E 製造業 | ||
| 問3 | 予約・顧客管理 | R サービス業 | ||
| 春 | 問1 | 物流・配送管理 | H 運輸・郵便業 | |
| 問2 | 設備管理・IoT監視 | E 製造業 | ||
| 問3 | 予約・顧客管理 | R サービス業 | ||
| H29 | 秋 | 問1 | 契約・顧客管理（金融） | J 金融・保険業 |
| 問2 | 品質管理・製造プロセス | E 製造業 | ||
| 問3 | 情報システム基盤・インフラ | G 情報通信業 | ||
| 春 | 問1 | 契約・顧客管理（金融） | J 金融・保険業 | |
| 問2 | 品質管理・製造プロセス | E 製造業 | ||
| 問3 | 情報システム基盤・インフラ | G 情報通信業 | ||
| H28 | 秋 | 問1 | 生産管理・工程管理 | E 製造業 |
| 問2 | EC・受注・販売管理 | I 卸売・小売業 | ||
| 問3 | 医療情報管理 | P 医療・福祉 | ||
| 春 | 問1 | 生産管理・工程管理 | E 製造業 | |
| 問2 | EC・受注・販売管理 | I 卸売・小売業 | ||
| 問3 | 医療情報管理 | P 医療・福祉 | ||
| H27 | 秋 | 問1 | 販売・在庫管理 | I 卸売・小売業 |
| 問2 | 生産管理・部品管理 | E 製造業 | ||
| 問3 | 物流・配送管理 | H 運輸・郵便業 | ||
| 春 | 問1 | 販売・在庫管理 | I 卸売・小売業 | |
| 問2 | 生産管理・部品管理 | E 製造業 | ||
| 問3 | 物流・配送管理 | H 運輸・郵便業 |
⇧ う～む...
残念ながら、「独立行政法人情報処理推進機構（じょうほうしょりすいしんきこう、英: Innovation Platform Agency, Japan、略称: IPA）」の公開している「情報」は、「AI-Ready」な「情報」になっていないということでしょうかね...
毎度モヤモヤ感が半端ない…
今回はこのへんで。
